Аналитическая фабрика. Как настроить финансовую аналитику под задачи бизнеса

известные значения x – независимое множество наблюдений или данных,

или

ОТРЕЗОК(диапазон данных, характеризующих значения остатков денежных средств; диапазон данных, характеризующих значения порядковых номеров периодов) = 7 910 668,65.

Результат выполнения функции НАКЛОН позволит получить значение параметра, стоящего при независимой переменной в уравнении регрессии:

НАКЛОН(известные значения y;известные значения x)

или

НАКЛОН(диапазон данных, характеризующих значения остатков денежных средств; диапазон данных, характеризующих значения порядковых номеров периодов) = 282 569,71.

В результате уравнение регрессии также имеет вид:

Y = 7 910 668,65 + 282 569,71 × X.

С помощью функции КВПИРСОН можно определить коэффициент детерминации R² найденного уравнения, чтобы оценить, насколько точно оно позволяет описать имеющийся массив исходных данных:

КВПИРСОН(известные значения y;известные значения x)

или

КВПИРСОН(диапазон данных, характеризующих значения остатков денежных средств; диапазон данных, характеризующих значения порядковых номеров периодов) = 0,6125.

Чем ближе R² к 1, тем выше точность полученного уравнения, а следовательно, и прогноза.

Стандартная ошибка уравнения вычисляется с помощью функции СТОШYX:

СТОШYX(известные значения y;известные значения x)

или

СТОШYX(диапазон данных, характеризующих значения остатков денежных средств; диапазон данных, характеризующих значения порядковых номеров периодов) = 2 402 158,64.

В соответствии с методом наименьших квадратов 68 % точек должны располагаться в пределах одной стандартной ошибки найденного уравнения регрессии от линии уравнения и примерно 95 % – в пределах двух стандартных ошибок. Точка (фактическое значение остатка денежных средств), находящаяся в более чем 2 стандартных ошибках от линии наименьших квадратов, называется выбросом и требует первостепенного исследования.

Вариант 3

Используем для построения уравнения регрессии пакет MS Excel «Анализ данных» (рис. 2.15).

В параметрах для расчета уравнения регрессии необходимо задать входной интервал Y, который содержит зависимую переменную (значения остатка денежных средств за исследуемый период), входной интервал Х, который содержит независимую переменную (порядковые значения номеров периодов), выбрать место, где должны будут появиться результаты расчетов (рис. 2.16).

После нажатия «ОК» система выдаст таблицу (табл. 16).

В столбце «Коэффициенты» показано, что наилучшим образом описываемый массив данных характеризует уравнение:

Y = 7 910 668,65 + 282 569,71 × X.

При этом коэффициент R² составил 0,6125.

Таким образом, результат абсолютно идентичен полученным ранее.

Вариант 4

Еще один вариант – трендовый анализ, который позволяет не только получить уравнение регрессии, но и визуализировать результат.

Для этого на основании массива исходных данных строим график, где в качестве Х выступают номера периодов, а в качестве Y – значения остатка денежных средств. Кликнув на построенном графике правой кнопкой мыши, выбираем команду «Добавить линию тренда» (Add Trendline) (рис. 2.17).

В появившемся окне выбираем интересуемый формат линии тренда (Format Trendline), например линейный (Linear), отмечаем флажки «Показывать уравнение на диаграмме» (Display Equationon Chart) и «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R²» (Display R-Squared Value on Chart). Итогом этих действий станет появление в указанном месте графика (рис. 2.18).

Полученное уравнение имеет вид:

Y = 282 570 × X + 8E + 06.

Такого рода значения довольно часто можно увидеть на графике при выводе уравнения тренда. Выполнить с его помощью последующее прогнозирование не представляется возможным. В таких случаях необходимо левой кнопкой мыши кликнуть на рамку с выведенным уравнением и выбрать «Формат» в редакторе «Работа с диаграммами». Далее нажать «Формат выделенного фрагмента» (Format Selection), щелкнуть на параметре «Число» (Number) и указать числовой формат (например, с 2 знаками после запятой) (рис. 2.19).

В результате уравнение регрессии приобретает необходимый для последующей аналитики вид (рис. 2.20).

Найденное уравнение полностью соответствует полученным ранее и имеет вид: